数据分析常用库(numpy，pandas，matplotlib，scipy)
概述
numpy
numpy（numeric python）是 python 的一个开源数值计算库，主要用于数组和矩阵计算。底层是 C 语言，运行效率远高于纯 python 代码。numpy主要包含2个重要的数据类型：
1）ndarray （N维数组，这个是我们要重点掌握的）
2）matrix （矩阵）
scipy
scipy 是基于 numpy 的的一个算法库和数学工具包，包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
pandas
pandas 基于 numpy、scipy，补充了大量数据操作功能，能实现统计、分组、排序、透视表，可以代替Excel的绝大部分功能。
Pandas主要有2种重要数据类型：
1）Series（一维序列）
2）DataFrame（二维表）
matplotlib
Matplotlib 是一个Python绘图库,其设计理念是能够用轻松简单的方式生成强大的可视化效果，只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，是Python学习过程中核心库之一。
NumPy快速入门
ndarray的创建
常见的方式有三种：
1）通过python的基础对象转换过来。
2）通过内置函数生成的
3）从硬盘里面读取数据生成的
# 通过python的基础对象转换
import numpy as np
li = [1.,28,10]
nd = np.array(li)
print(nd)
print(type(nd))
print(nd.dtype)
[ 1. 28. 10.]
<class 'numpy.ndarray'>
float64
#通过内置函数生成
nd0 = np.zeros((3,4))
nd1 = np.ones((3,4))
nd2 = np.random.randint(1,100,(2,3))
nd3 = np.tile(8,(2,3))
print(nd0)
print(nd1)
print(nd2)
print(nd3)
print(nd3.dtype)
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]
[[93 73 49]
[ 2 75 94]]
[[8 8 8]
[8 8 8]]
int32
#从硬盘里面读取数据生成
nd4 = np.loadtxt("./data/datingTestSet.txt",skiprows=1,usecols=[0,1,2]) #注意这里数据被转换成了float64，源文件中是int型
print(nd4)
[[4.0920000e+04 8.3269760e+00 9.5395200e-01]
[1.4488000e+04 7.1534690e+00 1.6739040e+00]
[2.6052000e+04 1.4418710e+00 8.0512400e-01]
[2.6575000e+04 1.0650102e+01 8.6662700e-01]
[4.8111000e+04 9.1345280e+00 7.2804500e-01]
[4.3757000e+04 7.8826010e+00 1.3324460e+00]]
ndarray 相关属性
ndarray 对象具有如下常用属性：
ndim，shape，dtype，size，itemsize，
x = np.array([[1, 2, 3],
[3, 4, 5]])
# 获取数组的维度
display(x.ndim)
# 获取数组的形状（每个维度上的长度）。返回一个元组。
display(x.shape)
# 获取数组的元素类型。
display(x.dtype)
# 返回数组元素的个数。(整体所有元素的个数)
display(x.size)
# 返回数组元素占用空间的大小。以字节为单位。
display(x.itemsize)
2
(2, 3)
dtype('int32')
6
4
ndarray 的特点
数据类型一致,
矢量化运算
nd5 = np.array([[1,2,3],
[4,5,6]])
#标量运算，直接对每个元素做运算
nd6 = np.ones((2,3))/2
# [[0.5 0.5 0.5]
# [0.5 0.5 0.5]]
print(nd5 * 2)
print(nd5 ** 2)
#矢量运算，对应元素做运算 不需要写循环
print(nd5 + nd6)
print(nd5 * nd6)
[[ 2 4 6]
[ 8 10 12]]
[[ 1 4 9]
[16 25 36]]
[[1.5 2.5 3.5]
[4.5 5.5 6.5]]
[[0.5 1. 1.5]
[2. 2.5 3. ]]
访问 ndarray
索引，
切片
import numpy as np
nd7 = np.random.randint(1,100,(5,6))
#通过索引
display(nd7)
##访问列表的方式
display(nd7[0])
display(nd7[0][2])
##访问矩阵的方式
display(nd7[2,1])
## 通过整数数组
display(nd7[[1,3]])
## 通过布尔数组
display(nd7[[True,False,True,False,True]])
'''
array([[10, 82, 37, 63, 6, 77],
[55, 22, 1, 83, 80, 58],
[11, 59, 26, 98, 70, 11],
[42, 94, 57, 65, 46, 89],
[78, 87, 23, 19, 79, 38]])
array([10, 82, 37, 63, 6, 77])
37
59
array([[55, 22, 1, 83, 80, 58],
[42, 94, 57, 65, 46, 89]])
array([[10, 82, 37, 63, 6, 77],
[11, 59, 26, 98, 70, 11],
[78, 87, 23, 19, 79, 38]])
'''
#切片
print(nd7)
##从第0行到第2行，但是不包括第2行
print(nd7[0:2])
##从第0行到第2行，但是不包括第2行，再从里面再取第0列到第2列，但是不包括第2列
print(nd7[0:2,:])
##取第[1]行
print(nd7[1,:])
##取第[2]列
print(nd7[:,2])
print(nd7[:,:-1])
'''
[[10 82 37 63 6 77]
[55 22 1 83 80 58]
[11 59 26 98 70 11]
[42 94 57 65 46 89]
[78 87 23 19 79 38]]
[[10 82 37 63 6 77]
[55 22 1 83 80 58]]
[[10 82 37 63 6 77]
[55 22 1 83 80 58]]
[55 22 1 83 80 58]
[37 1 26 57 23]
[[10 82 37 63 6]
[55 22 1 83 80]
[11 59 26 98 70]
[42 94 57 65 46]
[78 87 23 19 79]]
'''
ndarray扁平化操作
np.ravel/ravel
flatten
我们可以通过调用ravel或flatten方法，对数组对象进行扁平化处理。
二者的区别在于，ravel返回原数组的视图，而flatten返回原数组的拷贝。
x = np.arange(12).reshape(3, 2, 2)
print(x)
print("***"*10)
y = np.ravel(x)
y[0] = 1000
print(x, y)
'''
[[[ 0 1]
[ 2 3]]
[[ 4 5]
[ 6 7]]
[[ 8 9]
[10 11]]]
******************************
[[[1000 1]
[ 2 3]]
[[ 4 5]
[ 6 7]]
[[ 8 9]
[ 10 11]]] [1000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
'''
x = np.arange(12).reshape(3, 2, 2)
print(x)
print("***"*10)
#y = np.ravel(x)
#y[0] = 1000
#print(x, y)
y = x.flatten()
y[0] = 1000
print(x, y)
[[[ 0 1]
[ 2 3]]
[[ 4 5]
[ 6 7]]
[[ 8 9]
[10 11]]]
******************************
[[[ 0 1]
[ 2 3]]
[[ 4 5]
[ 6 7]]
[[ 8 9]
[10 11]]] [1000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
统计函数
nd8 = np.random.randint(1,100,(2,3))
print(nd8)
print("最大值",nd8.max())
print("平均值",nd8.mean())
print("总和",nd8.sum())
print("方差",nd8.var())
[[60 40 65]
[48 32 43]]
最大值 65
平均值 48.0
总和 288
方差 129.66666666666666
pandas快速入门
pandas提供两个常用的数据类型：
Series
Series类型类似于Numpy的一维数组对象，可以将该类型看做是带有标签的一维数组对象
DataFrame
DataFrame是一个二维数据类型，我们可以将DataFrame理解成类似excel的表格型数据，由多列组成，每个列的类型可以不同。
由于DataFrame是多维数据类型，因此，DataFrame既有行索引，也有列索引。
Series常用的创建方式：
列表等可迭代对象,
ndarray数组对象,
字典对象,
标量,
# 创建Series 第一列是标签(索引)
import pandas as pd
import numpy as np
# 使用列表
s1 = pd.Series([1212, 2, 3, 4])
# 使用可迭代对象
s2 = pd.Series(range(10))
# 使用ndarray数组
s3 = pd.Series(np.array([1, 2, 3, 4]))
# 使用字典。字典的key充当索引，字典的value充当Series的值。
s4 = pd.Series({"a":"xy", "b":"34234", "c":"3243"})
# 标量,默认索引从0开始进行排列。
s5 = pd.Series(33)
# 在创建Series时，可以使用index参数来显式指定索引。
s6 = pd.Series(33, index=["k", "x", "y"])
print(s1)
print(s2)
print(s3)
print(s4)
print(s5)
print(s6)
'''
0 1212
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
dtype: int64
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int32
a xy
b 34234
c 3243
dtype: object
0 33
dtype: int64
k 33
x 33
y 33
dtype: int64
'''
Series相关特性
Series在操作上，与Numpy数据具有如下的相似性：
支持广播与矢量化运算。
多个Series运算时，会根据索引进行对齐。当索引无法匹配时，结果值为NaN（缺失值）
支持索引与切片。
支持整数数组与布尔数组提取元素。
说明：
我们可以通过 pandas 或 Series 的 isnull 与 notnull 来判断数据是否缺失。
除了运算符以外，我们也可以使用 Series 对象提供的相关方法进行运算【可以指定缺失的填充值】。
尽管 Numpy 的一些函数，也适用于 Series 类型，但 Series 与 ndarray 数组对于空值NaN的计算处理方式上是不同的。【Numpy的计算，会得到NaN，而Series会忽略NaN】
s = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])
# 矢量运算
#print(s * s2)
# 标量运算
print(s * 5)
# 对于numpy的一些函数，例如mean，sum等，也适用于Series。
# s type为int64，但是用了mean输出的是float
print(np.mean(s))
s = pd.Series([1, 2, 3], index=[1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=[2, 3, 4])
#print(s)
#print(s2)
# Series与ndarray数组计算的不同。Series运行时，会根据标签进行对齐，如果标签无法匹配（对齐），就会产生空值（NaN）。
#print(s + s2)
# 如果不想产生空值，则可以使用Series提供的计算方法来代替运算符的计算。
#print(s.add(s2, fill_value=100))
# 判断是否为空值。
#s = pd.Series([1, 2, 3, float("NaN"), np.nan])
#print(s.isnull())
# 判断是否不是空值。
#print(pd.notnull(s))
# np.mean, np.sum等函数，在处理ndarray数组与Series时，表现不同:
# Numpy的计算，会得到NaN，而Series会忽略NaN
# a = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan])
# s = pd.Series([1, 2, 3, 4, np.nan])
# print(np.mean(a))
# print(np.mean(s))
'''
0 5
1 10
2 15
dtype: int64
2.0
'''
索引
标签索引与位置索引
如果 Series 对象的 index 值为非数值类型，通过 [索引] 访问元素，索引既可以是标签索引，也可以是位置索引。这会在一定程度上造成混淆。我们可以通过：
loc 仅通过标签索引访问。
iloc 仅通过位置索引访问。
这样，就可以更加具有针对性去访问元素。
s = pd.Series([1, 2, 3], index=list("abc"))
print(s.loc["b"])
print(s.iloc[0])
2
1
切片
# Series的索引分为标签索引与位置索引，二者在切片的行为上是不一致的。
# 通过位置索引切片，不包含末尾的值，通过标签索引切片，包含末尾的值。
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=list("abcd"))
# 通过位置索引切片
print(s.iloc[0:3])
# 通过标签索引切片
print(s.loc["a":"d"])
'''
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
'''
Series的CRUD
Series索引-数值CRUD操作：
获取值,
修改值,
增加索引-值,
删除索引-值,
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=list("abcd"))
# 获取值，通过标签索引或位置索引（或者是二者的数组）
#Sprint(s.loc["a"])
# 修改值
s.loc["a"] = 3000
# 增加值 就可以像字典那样进行操作
s["new_key"] = "123123sdfsadf"
# 删除值 类似字典的操作
#del s["a"]
# 删除值，通过drop方法。
# inplace参数表示就地修改。如果指定为True，则不会返回修改修改后的结果（返回None）。
#print(s.drop("d", inplace=True))
# 可以提供一个标签列表，删除多个值。
print(s.drop(["b", "c"], inplace=True))
print(s)
'''
None
a 3000
d 4
new_key 123123sdfsadf
dtype: object
'''
DataFrame创建方式
我们可以使用如下的方式创建 DataFrame 类型的对象：
二维数组结构（列表,ndarray数组，DataFrame等）类型。
字典类型，key为列名，value为一维数组结构（列表，ndarray数组,Series等）。
说明：
如果没有显式指定行与列索引，则会自动生成以 0 开始的整数值索引。
我们可以在创建DataFrame 对象时，通过 index 与 columns 参数指定。
可以通过 head，tail 访问前 / 后 N 行记录（数据）。
# 使用二维数据结构创建DataFrame
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 5))
# 使用字典来创建DataFrame。一个键值对为一列。key指定列索引，value指定该列的值。
df2 = pd.DataFrame({"北京":[100, 200, 125],
"天津":[109, 203, 123],
"上海":[39, 90, 300]})
print(df1)
print(df2)
# 显示前（后）N条记录
print(df2.head(2))
print(df2.tail(2))
# 创建DataFrame，指定行，列索引。
df3 = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 5),
index=["地区1", "地区2", "地区3"],
columns=["北京", "上海","广州", "深圳","武汉"])
print(df3)
'''
0 1 2 3 4
0 0.410662 0.101513 0.587158 0.978215 0.429340
1 0.712213 0.388142 0.216256 0.249963 0.154190
2 0.327874 0.819344 0.909206 0.032725 0.373376
北京 天津 上海
0 100 109 39
1 200 203 90
2 125 123 300
北京 天津 上海
0 100 109 39
1 200 203 90
北京 天津 上海
1 200 203 90
2 125 123 300
北京 上海 广州 深圳 武汉
地区1 0.822757 0.122820 0.159488 0.252913 0.238214
地区2 0.914401 0.033803 0.867537 0.593349 0.729981
地区3 0.514004 0.867152 0.846361 0.854198 0.181037
'''
相关属性
index,
columns,
values,
shape,
ndim,
dtypes,
说明：
可以通过index访问行索引，columns访问列索引，values访问数据，其中index与columns也可以进行设置（修改）。
可以为DataFrame的index与columns属性指定name属性值。
DataFrame的数据不能超过二维。
df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 5),
index=["地区1", "地区2", "地区3"],
columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"])
print(df)
# 返回行索引
print(df.index)
# 返回列索引
print(df.columns)
# 返回DataFrame关联的ndarray数组
print(df.values)
# 返回形状
print(df.shape)
# 返回维度
print(df.ndim)
# 返回各列的类型信息。
print(df.dtypes)
df.index = ["r1", "r2", "r3"]
df.index.name = "index_name"
df.columns.name = "columns_name"
print(df)
# 错误，超过了2d。
df_more_than2d = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 3, 3))
'''
北京 天津 上海 沈阳 广州
地区1 0.080318 0.970880 0.904086 0.954917 0.242074
地区2 0.373977 0.568344 0.301029 0.872384 0.822505
地区3 0.679750 0.791653 0.598111 0.845888 0.689205
Index(['地区1', '地区2', '地区3'], dtype='object')
Index(['北京', '天津', '上海', '沈阳', '广州'], dtype='object')
[[0.08031836 0.97087983 0.90408598 0.95491728 0.24207361]
[0.37397678 0.56834381 0.30102935 0.87238379 0.82250477]
[0.67974998 0.79165314 0.59811129 0.84588766 0.68920538]]
(3, 5)
2
北京 float64
天津 float64
上海 float64
沈阳 float64
广州 float64
dtype: object
columns_name 北京 天津 上海 沈阳 广州
index_name
r1 0.080318 0.970880 0.904086 0.954917 0.242074
r2 0.373977 0.568344 0.301029 0.872384 0.822505
r3 0.679750 0.791653 0.598111 0.845888 0.689205
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-0d7ba491a289> in <module>
27
28 # 错误，超过了2d。
---> 29 df_more_than2d = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 3, 3))
F:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
422 else:
423 mgr = init_ndarray(data, index, columns, dtype=dtype,
--> 424 copy=copy)
425
426 # For data is list-like, or Iterable (will consume into list)
F:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py in init_ndarray(values, index, columns, dtype, copy)
144 # by definition an array here
145 # the dtypes will be coerced to a single dtype
--> 146 values = prep_ndarray(values, copy=copy)
147
148 if dtype is not None:
F:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py in prep_ndarray(values, copy)
247 values = values.reshape((values.shape[0], 1))
248 elif values.ndim != 2:
--> 249 raise ValueError('Must pass 2-d input')
250
251 return values
ValueError: Must pass 2-d input
'''
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5), columns=list("abcde"), index=list("hijkl"))
display(df)
# DataFrame行操作
# 获取行 loc iloc ix
# loc 根据标签获取
# iloc 根据位置获取
display(df.loc["i"])
display(df.iloc[2])
# 增加一行
line = pd.Series([23, 33, 12., 334.22, 200], index=list("abcde"), name="p")
df = df.append(line)
# 删除指定行
df = df.drop(["h", "j"])
display(df)
'''
a b c d e
h 0.007391 0.013576 0.841138 0.427014 0.505350
i 0.359108 0.016019 0.502763 0.528882 0.483743
j 0.467211 0.129864 0.091134 0.040434 0.933219
k 0.802656 0.704974 0.863050 0.863070 0.217961
l 0.253753 0.272212 0.341939 0.215274 0.160895
a 0.359108
b 0.016019
c 0.502763
d 0.528882
e 0.483743
Name: i, dtype: float64
a 0.467211
b 0.129864
c 0.091134
d 0.040434
e 0.933219
Name: j, dtype: float64
a b c d e
i 0.359108 0.016019 0.502763 0.528882 0.483743
k 0.802656 0.704974 0.863050 0.863070 0.217961
l 0.253753 0.272212 0.341939 0.215274 0.160895
p 23.000000 33.000000 12.000000 334.220000 200.000000
'''
排序
索引排序
Series与DataFrame对象可以使用sort_index方法对索引进行排序。DataFrame对象在排序时，还可以通过axis参数来指定轴（行索引还是列索引）。也可以通过ascending参数指定升序还是降序。
值排序
Series与DataFrame对象可以使用sort_values方法对值进行排序。
df = pd.DataFrame([[1, 4],
[3, 2]],
index=[2 ,1], columns=list("cb"))
print(df)
print(df.sort_values("b"))
'''
c b
2 1 4
1 3 2
c b
1 3 2
2 1 4
'''
统计
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5),
columns=list("abcde"),
index=list("hijkl"))
print(df)
print(df.info())
print(df.describe())
'''
a b c d e
h 0.522830 0.627477 0.382033 0.736568 0.026439
i 0.728560 0.196987 0.578368 0.491608 0.913291
j 0.727968 0.176615 0.725070 0.726866 0.480751
k 0.942187 0.963218 0.322355 0.024683 0.874741
l 0.078274 0.615003 0.901357 0.858762 0.617324
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 5 entries, h to l
Data columns (total 5 columns):
a 5 non-null float64
b 5 non-null float64
c 5 non-null float64
d 5 non-null float64
e 5 non-null float64
dtypes: float64(5)
memory usage: 240.0+ bytes
None
a b c d e
count 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000 5.000000
mean 0.599964 0.515860 0.581837 0.567698 0.582509
std 0.327165 0.331355 0.239726 0.331370 0.359025
min 0.078274 0.176615 0.322355 0.024683 0.026439
25% 0.522830 0.196987 0.382033 0.491608 0.480751
50% 0.727968 0.615003 0.578368 0.726866 0.617324
75% 0.728560 0.627477 0.725070 0.736568 0.874741
max 0.942187 0.963218 0.901357 0.858762 0.913291
'''
matplotlib的简单使用
# 2D图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib qt
#解决qt中文乱码
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
x = np.linspace(-10, 10, 200)
# print(x,type(x),x.shape)
y1 = 2 * x + 10
y2 = x ** 2
# 创建画布
plt.figure()
#绘制直线
plt.plot(x, y1,"g-",label="直线")
#绘制抛物线
plt.plot(x, y2, "r-", linewidth = 1.0, linestyle = '--',label="抛物线")
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.legend()
#plt.show()
# 3D曲面图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib qt
#%matplotlib inline
# 定义figure
fig = plt.figure()
# 将figure变为3d
ax = Axes3D(fig)
# 定义x, y
x = np.arange(-4, 4, 0.2)
y = np.arange(-4, 4, 0.2)
# 生成网格数据
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 计算每个点对的长度
R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# 计算Z轴的高度
Z = np.sin(R)
# 绘制3D曲面
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1, cmap = 'rainbow',alpha=0.8)
# 绘制从3D曲面到底部的投影
# ax.contour(X, Y, Z, zdir = 'z', offset = -2, cmap = 'rainbow')
# 设置z轴的维度
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
# 3D散点图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib qt
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
x = np.random.randint(0, 500,100)
y = np.random.randint(0, 500,100)
z = np.random.randint(-200,200,100)
y3 = np.arctan2(x,y)
ax.scatter(x, y, z,c=y3, marker='.', s=1500)
plt.show()
